模式识别

出版者:西北电讯工程学院出版社

作者:蔡元龙

页数:194

出版时间:1986-6

价格:2.10

装帧:平装

具体描述

一本经典的模式识别教材，内容清析，逻辑性强。很多学校的考博指定教材.

作者简介

1983年蔡元龙教授访问美国回校，组建了图象处理研究室，从而形成一个专业研究机构和稳定的研究队伍，是我国最早设立图象处理与模式识别专业研究机构的学校之一。1994年图象处理研究室改建为图象处理与模式识别研究所。

用户评价

这本书的语言风格，可以说是一种独特的魅力。它没有那种枯燥的教科书式的叙述，而是充满了逻辑的严谨和思想的深度，同时又显得非常流畅和易于理解。作者在讲解复杂的算法时，常常会采用类比的方式，将抽象的概念与我们日常生活中熟悉的场景联系起来，这大大降低了学习的门槛。例如，在讲解决策树的构建过程时，作者会用一个“玩猜谜游戏”的比喻，让我们轻松地理解信息增益和划分标准是如何工作的。这种“润物细无声”的教学方式，让我觉得学习的过程是一种享受，而不是一种负担。而且，这本书的结构安排也非常合理，每一章节都像是精心打磨的艺术品，逻辑清晰，层次分明。从最基础的概念引入，到核心算法的推导，再到实际的应用案例分析，都过渡得非常自然。我特别喜欢书中关于“过拟合”和“欠拟合”的讨论，作者不仅指出了这两个问题的危害，还提供了多种解决方案，并对它们的原理进行了深入的剖析。这让我意识到，在机器学习中，平衡模型的复杂度和泛化能力是多么重要。这本书的阅读体验，就像是在与一位充满智慧的长者交流，他用浅显的语言阐述深刻的道理，让你在不知不觉中，收获良多。

这本书给我最大的启发，在于它让我看到了“识别”的普适性。在此之前，我可能将“模式识别”仅仅局限于图像识别、语音识别等几个大家熟知的领域。但通过阅读这本书，我才意识到，原来在金融风控、医疗诊断、市场营销，甚至在我们日常的决策过程中，都无时无刻不在进行着各种形式的模式识别。作者以一种非常广阔的视野，将这些看似毫不相关的领域联系起来，并揭示了它们背后共同的数学原理和算法思想。书中关于“特征工程”的讨论，更是让我茅塞顿开。我一直觉得，数据中的信息是固定的，但这本书告诉我，特征的选取和构建，本身就是一种“理解”和“提炼”的过程，它能够极大地影响识别的最终效果。作者通过大量的例子，展示了如何从原始数据中提取有用的特征，以及这些特征是如何被用于训练各种识别模型的。这种从“原始信息”到“有效信息”的转化过程，让我看到了数据分析的真正力量。这本书的阅读体验，就像是打开了一个新的世界，让我看到了隐藏在表面现象之下的深刻联系，以及技术如何改变我们理解和改造世界的方式。

坦白说，我当初入手《模式识别》，并没有抱太大的期望，可能是之前读过一些过于理论化、脱离实际的书籍，总觉得“模式识别”这个概念，要么是高深的数学理论，要么是晦涩的算法描述，离我的实际工作可能有点距离。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它给我最深刻的感受是，理论与实践的完美结合。作者在讲解每一个算法或者模型时，都不仅仅是停留在数学公式的层面，而是会清晰地阐述其背后的直观思想，以及它如何解决实际问题。比如，在讲到聚类算法时，书中不仅详细推导了K-means的迭代过程，还通过生活中的例子，比如如何给客户分群，来形象地解释算法的逻辑。这让我这个非数学专业背景的读者，也能轻松地理解并掌握这些复杂的概念。而且，书中还穿插了一些关于数据预处理、特征选择等非常实用的章节，这些内容往往是许多理论书籍容易忽略的，但却是实际应用中至关重要的一环。作者的讲解鞭辟入里，让你能明白为什么要做这些预处理，以及它们对后续识别效果的影响。阅读这本书，就像是在和一位经验丰富的工程师交流，他不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“怎么做”。这让我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地参与到知识的构建过程中。那种学以致用的感觉，实在令人兴奋。

这本书带来的，是一种全新的视角。我一直以为“模式识别”就是一堆算法的堆砌，直到我翻开这本书，才发现它背后蕴含着如此深刻的哲学思考和精妙的数学逻辑。作者的叙述风格非常独特，他不是那种上来就抛出复杂公式的学者，而是更像一位循循善诱的导师，用一种非常引人入胜的方式，将你一步步带入到“模式识别”的世界。他会从人类感知世界的角度出发，探讨我们是如何识别物体的，如何分辨声音的，从而引出机器学习中各种识别任务的本质。这种从宏观到微观的视角切换，让我觉得这本书不仅是在讲技术，更是在讲“智能”本身。书中对于不同识别算法的比较分析，也让我印象深刻。他会详细解释每种算法的适用范围、优缺点，甚至包括它们在实际应用中可能遇到的瓶颈。例如，在讲解神经网络时，他会深入剖析多层感知机的原理，以及如何通过反向传播算法进行训练，但同时也会强调其在局部最优和梯度消失等问题上的局限性。这种辩证的分析，让我对各种技术有了更全面、更客观的认识，而不是盲目地追求某种“万能”的算法。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更培养了思考的能力。

这本书的阅读体验，是一种“拨云见日”般的畅快。我一直对人工智能和机器学习领域非常感兴趣，但总是觉得这些概念有些遥远，难以真正掌握。直到我阅读了《模式识别》，我才感觉自己像是突然获得了“内功心法”。作者的讲解方式非常独特，他不仅仅是罗列技术名词和算法流程，而是更注重解释“为什么”和“怎么做”。他会从问题的本质出发，层层递进地引导读者思考。例如，在讲解分类问题时，作者并没有上来就介绍各种分类器，而是先从“如何区分不同类别的数据”这个根本问题入手，然后逐步引出统计学原理、概率模型，最终到各种具体的分类算法。这种由宏观到微观，由概念到实现的讲解方式，让我对整个“模式识别”的体系有了非常清晰的认知。书中对于“模型评估”的深入探讨，更是让我受益匪浅。作者详细介绍了各种评估指标的含义和适用场景，并强调了“过拟合”和“欠拟合”的危害，以及如何通过交叉验证等方法来选择最优的模型。这让我意识到，一个好的识别模型，不仅仅是能够拟合训练数据，更重要的是能够泛化到未知数据。这本书的阅读体验，就像是在解开一个复杂的谜题，每一步的理解，都让我离最终的真相更近一步，充满了成就感。

我必须承认，《模式识别》这本书，在我的知识体系中，就像是打入了一根非常坚实的基石。在此之前，我对数据背后的“规律”和“特征”总是停留在一种模糊的认知状态，知道它们很重要，但具体是如何被提取、被分析，总是感觉隔了一层纱。这本书就像是一把钥匙，为我解开了这层迷雾。作者在开篇就强调了“数据是模式的载体”，这句话一下子就击中了我的痛点。他随后深入浅出地讲解了各种数据预处理技术，比如降维、归一化，这些在我看来曾经是“看不懂”的步骤，在这本书里被赋予了清晰的意义和目的。通过大量的实例，我才明白，原来看似杂乱无章的数据，经过合理的预处理，会展现出如此清晰的结构和规律。更让我着迷的是，书中对于监督学习和无监督学习的区分与讲解，非常到位。我之前一直混淆这两者的概念，但读完相关章节后，我才彻底理解了它们在本质上的区别，以及各自的应用场景。例如，在讲到分类问题时，作者不仅介绍了逻辑回归、决策树等经典方法，还对它们在不同类型数据集上的表现进行了详细的分析，这让我对如何选择合适的模型有了更明确的方向。这本书的阅读体验，就像是完成了一次精密的“解剖”，让我看到了隐藏在数据之下的“模式”是如何被一步步揭示出来的。

这本书带给我的，是一种“化繁为简”的智慧。在接触这本书之前，我对“模式识别”这个概念，总是觉得它非常高深莫测，好像是只有顶尖科学家才能掌握的技能。然而，这本书却用一种非常接地气的方式，将复杂的概念变得简单易懂。作者在讲解算法时，常常会采用“由浅入深”的策略，先从一个直观的例子入手，然后逐步引入数学公式和算法推导。这种方式，就像是在为你搭建一座桥梁，让你能够轻松地从熟悉的领域跨越到陌生的领域。我特别喜欢书中关于“特征提取”的章节，作者将这个过程比喻成“从一大堆杂乱的线索中找出关键证据”，非常形象地说明了特征提取的重要性。通过大量的实例，我才明白，原来很多时候，识别的成败，关键在于能否提取出最有效的特征。此外，书中对于各种机器学习模型的比较分析，也让我印象深刻。作者并没有简单地列举模型的优缺点，而是深入分析了它们各自适用的场景，以及在实际应用中可能遇到的问题。这种辩证的分析，让我对各种模型有了更全面的认识，也让我能够根据实际需求，选择最合适的模型。这本书的阅读体验，就像是得到了一位经验丰富的向导，他不仅指明了方向，还教会了你如何辨别道路上的陷阱。

这本书的封面设计就颇具匠心，深邃的蓝色背景上，用一种流线型的、仿佛神经网络交织的光线勾勒出“模式识别”几个大字，既点明了主题，又暗示了其背后复杂的计算过程。翻开书页，纸张的触感温润而厚实，散发着淡淡的油墨香，仿佛能让人瞬间沉浸到知识的海洋中。我之前对机器学习和人工智能的理解，更多停留在一些浅显的科普读物上，知道一些概念，但总觉得隔靴搔痒，难以深入。这次抱着学习的态度来阅读《模式识别》，初衷是想系统地了解这个领域的核心理论和方法。然而，当我真正开始浏览目录和章节标题时，就被其中丰富的学术气息所吸引。从最基础的统计学习理论，到各种经典的分类器，再到复杂的深度学习模型，作者以一种非常严谨且富有条理的方式，层层递进地展开论述。每一章的开头，都会先给出该部分的核心概念和发展背景，然后深入到具体的数学原理和算法推导，最后还会配以丰富的图示和实际案例来辅助理解。即使是像决策树、支持向量机这样我相对熟悉的模型，在这本书中也得到了更为精细和深入的剖析，让我看到了它们在数学层面更为精妙的构造和内在的逻辑。更令我惊喜的是，书中并没有回避那些复杂的数学公式，而是将它们清晰地呈现出来，并配以详细的解释，让我有机会重新审视和巩固我的数学基础。阅读过程中，我常常会停下来，反复琢磨作者的讲解，时而眉头紧锁，时而又豁然开朗，这种“卡住”又“突破”的体验，正是学习的魅力所在。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次智力的探险，带领读者穿越复杂的概念迷宫，抵达理解的彼岸。

这本书的深度，绝对是超乎我的想象的。我本来以为它会是一本比较偏向科普性质的书籍，主要介绍一些机器学习的常用算法。然而，当真正开始阅读后，我才发现，它所探讨的不仅仅是算法本身，更是算法背后的数学原理和统计学基础。作者在讲解每一个算法时，都会非常细致地推导其数学公式，并解释公式中每一个符号的含义，以及它们是如何一步步推导出来的。这种严谨的学术风格，让我有机会重新审视和巩固我的数学知识，也让我对算法的理解上升到了一个新的高度。例如，在讲解支持向量机（SVM）时，书中不仅详细介绍了核函数的作用，还深入探讨了拉格朗日乘子法和对偶问题，这些内容在许多入门级的机器学习书籍中是很少见的。这种深度讲解，让我能够真正理解SVM的强大之处，以及它为什么能够在许多分类问题上取得优异的表现。当然，这种深度也意味着阅读本书需要一定的数学基础，但这恰恰是本书的价值所在——它不仅仅是为了让你“知道”算法，更是为了让你“理解”算法。这本书的阅读体验，就像是在进行一场严谨的学术研究，每一步都充满了挑战，但也充满了发现的乐趣。

这本书的气场，怎么说呢，就是那种一看就知道是“硬核”的读物，不是那种随手翻翻就能get到精髓的轻松读物。封面朴实无华，没有花哨的插画，只有书名，但这种极致的简洁反而透出一股强大的自信，仿佛在说：“我就在这里，内容够分量，不怕你来挑战。”我个人对数据分析和算法应用一直抱有浓厚的兴趣，总觉得现代科技的许多奇迹，都离不开背后那些精密的“识别”和“预测”能力。这《模式识别》恰恰抓住了这个核心。初读下来，就感觉作者像是位经验丰富的老工匠，手里拿着一把把精密的刻刀，将复杂的问题一点点剥离，露出其最本质的结构。他不会上来就抛出几个高大上的模型名词，而是从最底层、最基础的统计学原理讲起，比如概率论、统计推断，这些看似枯燥的数学基础，在这本书里却被赋予了鲜活的生命力。作者通过大量的图表和数学推导，将这些抽象的概念具象化，让你能真切地感受到数据分布的形状，理解误差是如何产生的，以及如何通过统计方法来降低这些误差。我特别喜欢书中对于各种经典识别算法的讲解，例如贝叶斯分类器、K近邻算法，作者不仅给出了算法的流程，还深入分析了它们各自的优缺点，以及适用的场景。甚至还提到了它们的几何意义，这让我对算法的理解不再局限于公式，而是有了更直观的感受。这本书的阅读体验，就像是在攀登一座巍峨的山峰，每一步都充满了挑战，但也意味着每一次攀登都让你离山顶更近一步，视野也更加开阔。